36、智能电网与物联网中的太阳能能源预测及设备能源监测

智能电网与物联网中的太阳能能源预测及设备能源监测

一、太阳能能源预测相关模型

（一）长短期记忆网络（LSTM）

LSTM 每个单元会维护一个单元状态 $C_t$，可将其视为记忆单元。记忆状态通过输入门 $I_t$、遗忘门 $F_t$ 和输出门 $O_t$ 进行控制，它会获取当前输入 $X_t$ 和先前的记忆状态 $C_{t - 1}$。LSTM 的整体公式表示如下：
[
\begin{align }
I_t&=\sigma(W_{xi}X_t + W_{hi}H_{t - 1}+W_{ci}C_{t - 1}+\beta_i)\
F_t&=\sigma(W_{xf}X_t + W_{hf}H_{t - 1}+W_{cf}C_{t - 1}+\beta_f)\
C_t&=F_tC_{t - 1}+I_t\tanh(W_{xc}X_t + W_{hc}H_{t - 1}+\beta_c)\
O_t&=\sigma(W_{xo}X_t + W_{ho}H_{t - 1}+W_{co}C_{t - 1}+\beta_o)\
H_t&=O_t\tanh(C_t)
\end{align }
]
LSTM 单元的主要优点是它能在时间段 $t$ 内存储累积的单元状态，这避免了长期依赖问题，适用于时间序列分析和序列学习问题，还可通过窗口技术、时间步长和批次间的记忆进行扩展。

（二）深度卷积神经网络（CNN）

在深度卷积神经网络（CNN）中，卷积操作用于将低层次特征图映射到高层次特征表示。为了优化卷积操作，还会在